El blog de Kolabtree

Pequeñas empresas y ciencia de datos: ¿Son los expertos autónomos el eslabón perdido?

Si su sueño de tener una small business has come true, then perhaps you are looking forward to the next nightmare – expanding your small business. Irrespective of the direction chosen for expansion, whether targeting a new market or trying to win a new contract, most entrepreneurs today agree that their expansion efforts would benefit from the insights offered by ciencia de los datos. The data collected from sales, operations and trends on social media are increasingly valued to develop business intelligence.

Contratación de un científico de datos as an employee may seem an expensive proposition. As a business owner who wears multiple hats, an entrepreneur may be tempted to adopt DIY-approach and may try to learn how to analyze the data. Some firms, such as Jetpac who use a creative approach, accomplish small data projects through contests on various data related public forums. But instead, hiring an expert data scientist will give bigger bang for the buck. An expert data scientist, equipped with a doctoral degree and appropriate work experience, can help an entrepreneur to further understand the available data.


Estas son las tres principales razones para que las pequeñas empresas contratar a un experto científico de datos freelance:

1] Flexibilidad:

For a small business, the needs related to data science might be still evolving. For instance, a taxi company may want to use data from flight and weather information to plan their rides. The budget allocated for análisis de datos projects may be limited. Often there is a significant time gap between two data analysis projects during which retaining a full time data scientist may not be feasible. Contratación de un experto autónomo sobre la base de un proyecto proporcionará la flexibilidad que tanto necesitan las pequeñas empresas. En lugar de un salario, los honorarios de un experto autónomo suelen basarse en los hitos entregados. Este método de pago puede ofrecer una flexibilidad adicional a una pequeña empresa con problemas de liquidez.

2] Reducir "la carga de la contratación":

Muchas pequeñas empresas pueden tener un departamento de recursos humanos con poco personal. Los esfuerzos para contratar a un nuevo empleado (por ejemplo, la entrevista, la contratación y la orientación a los nuevos empleados) pueden llevar mucho tiempo. Algunas empresas utilizan aplicaciones de visualización de datos, como Roambi, en lugar de contratar a un experto. Pero las aplicaciones pueden no ser capaces de satisfacer las necesidades de análisis de datos específicas de la empresa. Contratar a un científico de datos experto de un mercado virtual para autónomos puede reducir significativamente la carga del proceso de contratación. Un mercado virtual puede tener científicos de datos con distintos niveles de experiencia. Para descartar aún más a los analistas de datos novatos, algunas pequeñas empresas están eligiendo mercados virtuales que cuentan con profesionales con títulos de doctorado exclusivamente.

3] Retener el talento:

Las empresas están deseosas de conocer el estilo de vida de sus clientes analizando los datos procedentes de diversos recursos, como las redes sociales o los dispositivos portátiles. Esta tendencia empresarial ha abierto muchas oportunidades para los científicos de datos. Retener a los científicos de datos se ha vuelto más difícil, incluso para las grandes empresas, ya que análisis de datos is a sought-after skill. Data scientists, who seek novel problems to solve, appreciate challenges faced by start-ups and are willing to act as consultants on data projects. Although small businesses may not have resources to retain a data scientist, they can benefit from hiring a científico de datos autónomo.

En resumen, los propietarios de pequeñas empresas no tienen que esforzarse por satisfacer sus necesidades relacionadas con la ciencia de los datos. Contratar a un experto autónomo es una solución que puede ajustarse a los recursos disponibles. Los empresarios pueden dejar de lado el enfoque de bricolaje para los "problemas de análisis de datos" y centrarse en las tareas que requieren sus habilidades empresariales.


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